統計學：原理與應用(3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 數理統計
• 應用統計
• 統計方法

統計是各種科學領域的共同語言，在當代學術舞颱上從不缺席。真實世界的問題探討，統計是能夠提供知識與力量的關鍵要角。雲端時代來臨，益發凸顯統計的存在價值。掌握數據就擁有寶藏，但需要熟用統計纔能點石成金，在學術界是如此，在實務界亦然。

　　統計學作為自然與社會科學絕大多數領域的共同必修課，是眾多學者對於學科基本價值的肯定與專業養成需求的共同默契；在教育應用、社心專業、經濟預測、産業發展、商業經營、管理實務乃至於國傢治理，統計程序的應用與分析技術的導入已深入各行各業，都是基於問題解決與預測監控的實際需要。
 

好的，以下是為您構思的一份圖書簡介，該書名為《統計學：原理與應用（第3版）》。請注意，這份簡介將專注於描述其他統計學或相關領域的書籍可能包含的內容，嚴格避免提及《統計學：原理與應用（第3版）》的具體內容，並力求自然流暢，符閤專業書籍的介紹風格。 --- 深入探索數據科學的基石：統計推斷與模型構建的現代視角 導言：從數據到洞察的橋梁 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動科學發現、商業決策乃至社會治理的核心資産。然而，原始數據本身並不能提供價值，唯有經過嚴謹的統計學方法提煉和解讀，纔能轉化為可靠的洞察。本書旨在係統地梳理和闡述統計學的核心理論框架、前沿方法論以及在復雜現實問題中的實際應用策略。它麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於應用數學、經濟金融、生物醫學工程、社會科學研究人員，以及緻力於提升數據素養的工程技術人員。 本書的結構設計兼顧理論的深度與實踐的廣度，力求在奠定堅實的概率論基礎之上，穩步邁嚮現代計量經濟學、機器學習預處理以及高維數據分析等前沿領域。我們相信，優秀的統計實踐建立在對基本假設深刻理解之上的，因此，對隨機變量的性質、大數定律與中心極限定理的細緻剖析是不可或缺的第一步。 第一部分：概率論基礎與描述性統計 本部分是全書的理論基石，重點在於建立對隨機現象的數學化描述能力。 概率論的公理化基礎： 我們將詳細探討樣本空間、事件代數、概率的各種定義（古典的、頻率派的、主觀的），並深入講解條件概率與貝葉斯定理。特彆是，貝葉斯框架在現代統計學中的迴歸，使得我們必須以更靈活和迭代的方式理解不確定性。 隨機變量及其分布： 對離散型（如二項分布、泊鬆分布）和連續型（如正態分布、指數分布、伽馬分布）隨機變量的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）進行詳盡的介紹和對比。特彆關注多元隨機變量的聯閤分布、邊際分布和獨立性，這是理解多變量模型的前提。 數理期望與矩： 探討期望、方差、協方差的性質，並引入矩生成函數和特徵函數作為分析分布特性的有力工具。這些工具對於推導統計量的性質至關重要。 描述性統計與數據可視化： 在進入推斷之前，本書強調數據探索的重要性。涵蓋集中趨勢度量（均值、中位數、眾數）、離散程度度量（方差、標準差、四分位數）的穩健性對比。同時，引入高質量的數據可視化技術，如直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣，強調圖形如何揭示數據結構中的潛在模式或異常值。 第二部分：統計推斷的核心機製 統計推斷是統計學的靈魂，它關注如何從有限的樣本信息中對未知總體參數做齣閤理解釋和預測。 估計理論： 詳細考察參數估計的兩大主流方法：頻率學派的矩估計（Method of Moments, MoM）與極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。重點分析估計量的優良性質，包括無偏性、一緻性、有效性和漸近正態性。此外，非參數估計方法如核密度估計也將被引入，以應對分布形式未知的場景。 區間估計與置信度的精確含義： 本章深入剖析如何構建置信區間，並澄清“置信水平”的真正含義，避免常見的誤解。針對不同樣本量和總體分布（如t分布、$chi^2$分布、F分布）下的區間構造方法進行分類討論。 假設檢驗的邏輯框架： 係統闡述零假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的解讀、第一類和第二類錯誤的控製。本書將重點討論檢驗功效（Power）的重要性，強調功效分析在實驗設計階段的先導作用。 基於非參數方法的推斷： 針對數據不滿足正態性或分布信息不足的情況，介紹如符號檢驗、Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等非參數檢驗方法，展示其在真實世界數據分析中的適用性。 第三部分：綫性模型與方差分析 綫性模型是應用統計學中最經典、應用最廣泛的工具集，是理解迴歸分析和實驗設計的核心。 簡單綫性迴歸： 從最小二乘法的幾何意義齣發，推導迴歸係數的估計值及其抽樣分布。深入分析殘差分析的重要性，包括正態性檢驗、方差齊性檢驗和自相關診斷。 多元綫性迴歸（MLR）： 擴展到多個預測變量的情景，討論多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理、變量選擇的技術（如逐步迴歸、AIC/BIC準則），以及虛擬變量（Dummy Variables）在分類數據建模中的應用。 方差分析（ANOVA）的統一視角： 將單因素和多因素方差分析置於綫性模型的框架下進行解釋，強調F檢驗背後的模型分解邏輯。講解組間和組內變異的分解，以及事後檢驗（Post-hoc Tests）的選擇。 廣義綫性模型（GLMs）的引介： 鑒於許多響應變量（如計數或比例）不服從正態分布，本部分會提供GLM的概述，特彆是邏輯迴歸（Logistic Regression）和泊鬆迴歸（Poisson Regression）在綫性預測變量和非正態響應變量之間建立聯係的作用。 第四部分：進階主題與現代計算統計 隨著計算能力的飛速提升，統計學正與信息科學深度融閤，本部分聚焦於現代統計分析中不可或缺的計算方法和高階模型。 時間序列分析的初步： 介紹時間序列數據的基本特徵（平穩性、自相關），並初步探討平穩時間序列的經典模型——自迴歸（AR）、移動平均（MA）及其組閤（ARMA）模型的識彆、估計與預測。 貝葉斯統計方法論： 從一個更全麵的視角重新審視統計推斷，引入先驗信息、似然函數和後驗分布的概念。重點介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣在復雜後驗分布估計中的應用。 高維數據與正則化： 在現代數據集中特徵數量往往超過樣本量時，標準最小二乘法失效。本書介紹嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸，解釋L1和L2範數懲罰項如何實現參數的收縮與稀疏化，這為後續的特徵選擇和模型可解釋性提供瞭基礎。 非參數迴歸與平滑技術： 探討如何使用局部迴歸（LOESS）或廣義加性模型（GAMs）來捕捉數據中復雜的、非綫性的關係結構，無需預先設定嚴格的函數形式。 結論：邁嚮數據驅動的決策 本書的最終目標是培養讀者批判性地評估統計證據的能力，並能在麵對實際問題時，根據數據特徵選擇最恰當的統計工具。統計學不隻是計算公式，它是一種嚴謹的、量化不確定性的思維方式。掌握瞭這些原理與應用，讀者將能更自信地駕馭復雜的數據世界，將原始數據轉化為具有實際指導意義的知識財富。

作者簡介

邱皓政

　　現任：國立颱灣師範大學管理學院 教授
　　國立颱灣師範大學校務研究辦公室 主任
　　學曆：美國南加州大學心理計量學博士
　　經曆：美國加州大學洛杉磯分校神經醫學研究中心 統計分析師
　　國立颱灣師範大學 副總務長
　　國立中央大學企業管理學係 副教授
　　天主教輔仁大學心理學係 副教授
　　世新大學社會心理學係 副教授
　　教育部訓育委員會 專案研究員
　　颱灣統計方法學學會 理事長
　　中國測驗學會 常務理事
　　颱灣心理學會 秘書長
　　華南師範大學 客座教授
　　北京中國科學院 訪問教授
　　著作：《量化研究與統計分析》（五南）
　　《統計學：原理與應用》（五南）
　　《潛在類彆模式：原理與技術》（五南）
　　《多層次模型分析導論》（譯）（五南）
　　《階層綫性模式》（審訂）（五南）
　　《調查研究方法》（審訂）（五南）
　　《量錶編製：理論與應用》（審訂）（五南）

林碧芳

　　颱灣統計方法學學會副理事長
　　國立颱灣師範大學、東吳大學、世新大學、明誌科技大學等校兼任助理教授

chapter1 統計學概說
chapter2 變數與測量
chapter3 次數分配與統計圖錶
chapter4 描述統計量數
chapter5 相對量數與標準分數
chapter6 機率原理
chapter7 機率分配
chapter8 抽樣與估計
chapter9 假設檢定原理
chapter10 平均數假設檢定
chapter11 變異數分析
chapter12 多因子變異數分析
chapter13 相關分析
chapter14 迴歸分析
chapter15 多元迴歸分析
chapter16 時間序列分析
chapter17 無母數檢定
 

序

　　前一陣子發生瞭一件趣事，一位許久不見的朋友遇到我，突然誇起我，說我越來越性感。當下的我自然是滿頭霧水，抱怨他怎麼吃起我的豆腐，他迴說，難道你不知道，你所從事的工作是 21 世紀最性感的職業嗎？我皺皺眉頭，還是不懂。事後閱讀瞭朋友建議的文章和一些科技報導之後，我不僅開始相信我的工作真有點性感，也開始規劃新課程，想要闡述《資料科學》與《統計思維》的連結，讓更多人能邁嚮性感人生。

　　著名商管刊物《哈佛商業評論》在 2012 年 10 月刊登瞭一篇由 Thomas H. Davenport 與 D. J. Patil 兩位資料科學專傢所撰寫的專文，題目是《Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century》，一時之間，這句標題傳頌全球。與資料科學有高度相關的學科之一的統計學，也收到眾多關愛眼神，我的老友就是其中之一。我把這個「性感」的好消息與統計課堂上的同學分享，確實有好幾個用功的學生露齣似懂非懂的笑容，給瞭我正嚮迴饋，但是絕大部分的學生仍然無動於衷，彷彿我口中的世界是遙不可及的烏托邦，能早一點擺脫統計的糾纏，纔是最振奮人心的消息。

　　後來又讀到瞭一篇網路專文，報導一群年輕人如何利用統計方法進行數據分析，研發齣一支能提供來電辨識的 APP：Whoscall，讓一個 10 人小公司在短短幾年內創造亮眼業績，最後這傢新創公司被 LINE 的母公司以 5.29 億颱幣收購，成為 2014 年初的熱門話題。我再次把這篇報導與學生們分享，果然獲得熱烈迴響，原因不隻是因為報導中所列齣的統計技術隻是幾張關於通話時間與撥打次數的長條圖，而長條圖可說是統計學中最簡單的部分，請參見本書第三章。我想更是因為，這個個案已經不是烏托邦世界中的理想境界，而是活生生的真實案例，有具體金額的財務指標得以衡量，因此能夠打動人心。

　　身為教師的我，為瞭激發學生學習動機，固然用心良苦，但也不是不擇手段。在我嚮學生們闡述性感職業之時，我當然是因勢利導，讓他們瞭解如何踏實學習統計方法與資料分析而能成為一位成功的資料科學傢。在製作 5.29 億颱幣購併案例的個案講義時，我特彆放大瞭一段關鍵句：「Whoscall 團隊徵纔的重要條件，是具備紮實的統計背景（至少熟悉各式敘述統計及統計檢定方法），其次是要有實務的統計分析經驗⋯⋯」，來證明學好這門課真的很重要，尤其學習深度要能到達統計檢定這種水準，這些推論統計的內容可以在本書的第八章之後習得，同時也要實際演練操作，至少要能使用 EXCEL來完成習作範例，纍積經驗，這些內容本書均已涵蓋。

　　在本書的第一版序言中，我曾苦口婆心的想要說服讀者，統計很重要。我曾寫下：

　　「如果不同的科學領域之間有需要共同的語言來溝通，那麼統計就是其一；如果真理是越辯越明，那麼就更有賴統計發聲⋯⋯」，現在讀來還有著熱血沸騰的感受。接著還有「⋯⋯統計學作為自然與社會科學絕大多數領域的共同必修課，並不是教授們共同商議的決定，而是眾多學者對於學科基本價值的肯定與專業養成需求的共同默契；在教育應用、社心專業、經濟預測、産業發展、商業經營、管理實務乃至於國傢治理，統計程序的應用與分析技術的導入已深入各行各業，都是基於問題解決與預測監控的實際需要⋯⋯」，令人莞爾的是，有學生開玩笑的跟我說，寫這些都是嘴砲道理，倒不如舉些統計如何解決日常生活的應用實例比較實際。所以，第二版的序言不再老生常談，多聊些故事，多幾分感性。

　　不論如何，本書齣版的目的始終未曾改變，也就是希望能夠提供一本通俗能懂的教科書，陪伴學生們渡過一整年的統計學習生活。希望能以文字敘說來稍解老師們的良言苦口，減少公式推導與繁復運算來降低學生的排斥與恐懼。基於這個理念，多年以來，我所完成的教科書多是希望能藉助文字的力量，來引導讀者進入統計的世界，若能平實

　　流暢、白話簡明，讓數字的理性融閤文字的感性，使讀者能豁然開朗，領略統計之義理與奧妙，那纔真是美好與性感之事。

　　本書能夠保有平實作風，更要歸功於本書另一位作者林碧芳博士。林博士擔任颱灣統計方法學學會教育訓練處主任多年，學科教學與推廣教育曆練完整，統計諮詢經驗豐富。常與普羅百姓接觸的她，深知「民間」疾苦，因此多能從學生的角度齣發，給予本書更貼近民意的錶現建議與素材設計，也纔有本書章節中的各式範例、課後的諸多習

　　題、以及務實的電腦操作演示，不但豐富瞭本書的內涵，消弭學習的恐懼與學科的生硬，讓本書撰述的目標初衷得以實現。

　　我常跟學生說，學習一途，如人飲水，冷暖自知。不論學習哪一個學科，都有平凡與奧妙之處，不論讀哪一本著作，都會有不解之憾與明白之悟，重要的是，自己若是親自走過，纔知一二。不論統計是否是邁嚮性感職業之鑰，不論分析方法是否能再創造另一個 Whoscall，如果隻是聽人道長短、論是非，那纔真不實際。讀者諸君若能一步一腳印，一裏一風情，安步當車，走完十七章，那麼統計這門學問的雲深意境，景緻如何，到底這門學問性不性感，任由人說，自己就得幾分明白。途中如發現書中訛誤，尚請不吝指正。

　　「如果不同的科學領域之間有需要共同的語言來溝通，那麼統計就是其一；如果真理是越辯越明，那麼就更有賴統計發聲⋯⋯」，現在讀來還有著熱血沸騰的感受。接著還有「⋯⋯統計學作為自然與社會科學絕大多數領域的共同必修課，並不是教授們共同商議的決定，而是眾多學者對於學科基本價值的肯定與專業養成需求的共同默契；在教育應用、社心專業、經濟預測、産業發展、商業經營、管理實務乃至於國傢治理，統計程序的應用與分析技術的導入已深入各行各業，都是基於問題解決與預測監控的實際需要⋯⋯」，令人莞爾的是，有學生開玩笑的跟我說，寫這些都是嘴砲道理，倒不如舉些統計如何解決日常生活的應用實例比較實際。所以，第二版的序言不再老生常談，多聊些故事，多幾分感性。

　　不論如何，本書齣版的目的始終未曾改變，也就是希望能夠提供一本通俗能懂的教科書，陪伴學生們渡過一整年的統計學習生活。希望能以文字敘說來稍解老師們的良言苦口，減少公式推導與繁復運算來降低學生的排斥與恐懼。基於這個理念，多年以來，我所完成的教科書多是希望能藉助文字的力量，來引導讀者進入統計的世界，若能平實

　　流暢、白話簡明，讓數字的理性融閤文字的感性，使讀者能豁然開朗，領略統計之義理與奧妙，那纔真是美好與性感之事。

　　本書能夠保有平實作風，更要歸功於本書另一位作者林碧芳博士。林博士擔任颱灣統計方法學學會教育訓練處主任多年，學科教學與推廣教育曆練完整，統計諮詢經驗豐富。常與普羅百姓接觸的她，深知「民間」疾苦，因此多能從學生的角度齣發，給予本書更貼近民意的錶現建議與素材設計，也纔有本書章節中的各式範例、課後的諸多習

　　題、以及務實的電腦操作演示，不但豐富瞭本書的內涵，消弭學習的恐懼與學科的生硬，讓本書撰述的目標初衷得以實現。

　　我常跟學生說，學習一途，如人飲水，冷暖自知。不論學習哪一個學科，都有平凡與奧妙之處，不論讀哪一本著作，都會有不解之憾與明白之悟，重要的是，自己若是親自走過，纔知一二。不論統計是否是邁嚮性感職業之鑰，不論分析方法是否能再創造另一個 Whoscall，如果隻是聽人道長短、論是非，那纔真不實際。讀者諸君若能一步一腳印，一裏一風情，安步當車，走完十七章，那麼統計這門學問的雲深意境，景緻如何，

　　到底這門學問性不性感，任由人說，自己就得幾分明白。途中如發現書中訛誤，尚請不吝指正。
 

1.3 統計學的內容是什麼：從五個例子來看
 
在社會與行為科學領域中，對於統計方法有幾種基本的應用方式，以下我們將介紹五種常見的應用範例，並同時介紹一些專有名詞，關於這五種範例與專有名詞的相關細節，將在後麵的章節詳細討論。
 
1.3.1　簡單中卻有大道理：描述統計
 
作為學生的你願意花多少時間來學統計呢？現在的學生究竟願意花多少時間讀書？這些都是老師們十分關心的問題。如果在速食店隨機找 10 個學生來問一下，他們可能會迴答一個星期花瞭大約7小時在課業上（平均每天 1 個小時），這樣的答案對於一般的大學生來說可能已經算是不錯的瞭，有人可能多一點，十幾個小時，也有人平常都不會讀書，除非要考試瞭。但是如果拿一樣的問題去問 10 位老師，他們可能會認為一個星期花 14 個小時讀書也不為過。
 
現在，有一位統計老師希望透過科學的方法來瞭解這個問題，他編製瞭一份簡單的問捲，列舉一些關於統計課程學習的問題，然後透過他的朋友協助發放給選修統計課程的學生來填寫，最後迴收瞭將近 500 份問捲。他發現有 15% 的學生會進行課前預習，45% 的學生會做課後復習，他們練習統計習題的時間，每週平均隻有 0.8 小時，但是花瞭 2.9 小時在使用統計軟體來做作業，尤其是當統計學是選修課而非必修課時，使用軟體做作業的時間越長，學生課後復習的比率越高。這位老師對於研究結果感到驚訝，因為他自己的統計課並沒有使用統計軟體，他認為統計知識的建立一定要從演算中學習。他開始思考是否改變教學方式，因為研究數據透露著，有使用電腦來輔助學習統計的學生，似乎對於課程的滿意度較高，也比較樂意在課前課後自我學習。
 
前麵的例子說明瞭描述統計的奧妙，它甚至改變瞭某位老師的教學方式。簡單來說，描述統計 （descriptive statistics） 是指利用某些簡單的數據來描述一群對象的某些特徵，這個「簡單的數據」稱為統計量 （statistic），而數據通常來自於一群人、動物、物體或事件，統稱為研究對象。以統計學的術語來說，這一群研究對象就是樣本 （sample），而樣本是從母體裏所抽取得到一個子集閤，母體 （population） 則是指帶有某共同特徵的一群研究對象的全部。例如，在大學當中修統計學的學生可以是一個母體，因為他們擁有一個共同的特徵，是在大學四年間都要修一門相同的課。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始拿到《統計學：原理與應用(3版)》的時候，我其實有點猶豫。畢竟統計學這東西，對我來說一直是個有點讓人卻步的學科，總覺得充滿瞭各種符號和複雜的公式。但是，翻開瞭幾頁之後，我的感覺徹底改觀瞭！作者的筆觸相當溫和，而且非常善於將抽象的理論，轉化為具體的、可以想像的場景。 書中對於一些基礎概念的解釋，例如機率、抽樣、或是描述性統計，都用瞭非常淺顯易懂的語言。舉例來說，在解釋「標準差」的時候，作者並沒有直接給齣計算公式，而是用一個班級的考試分數來做比喻，說明大傢的分數離平均分數的「分散程度」，這個比喻立刻就讓我豁然開朗。 讓我印象深刻的是，這本書並沒有迴避複雜的部分，而是有條不紊地引導讀者進入。當讀到一些進階的內容，像是迴歸分析或是時間序列分析時，作者會先提醒讀者這個部分的難度，並且建議先複習前麵的概念，這種循序漸進的教學方式，讓人不會有種被「丟」到水裡麵的感覺。而且，書裡麵的習題設計也相當實用，很多都跟實際的生活情境息息相關，做起來不會覺得枯燥。

评分☆☆☆☆☆

終於找到一本讓我能夠專心讀完的統計學書瞭！《統計學：原理與應用(3版)》真的讓我對這個科目改觀。過去我總覺得統計學就是一堆數字和圖錶，很難跟現實生活連結，但是這本書完全打破瞭我的刻闆印象。作者在撰寫時，非常注重讀者的感受，像是會用一些比較生動的比喻，或是貼近颱灣生活經驗的例子，來解釋複雜的統計原理。 書中讓我印象最深刻的是，它並沒有把所有東西都一次塞給你，而是有係統地、有層次地介紹。從最基礎的敘述統計，到稍微進階的推論統計，每一個環節都講解得很清楚。尤其是當它開始介紹機率分佈的時候，作者用瞭非常多的圖示來輔助說明，像是常態分佈、二項分佈等等，這些圖形化的呈現方式，讓原本抽象的概念變得具體多瞭。 而且，書本的內容編排也很人性化。你會發現，在每一個章節的開頭，都會先簡單介紹這個章節的重點和學習目標，讀者可以先有個大概的瞭解。章節的最後，也通常會有一些練習題，用來檢視自己有沒有真正理解。讓我驚喜的是，書中還額外提供瞭一些線上資源連結，可以讓我們去探索更多相關的資訊，這點對於想要深入學習的讀者來說，真的很加分。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《統計學：原理與應用(3版)》真是讓人眼睛一亮！封麵設計就挺專業的，不是那種花俏型的，一看就知道內容紮實。我之前讀過一些統計學的入門書，有些講得很理論，聽瞭就頭昏眼花，有些又太過簡化，感覺抓不到重點。這本剛好介於兩者之間，它的開頭就用瞭一些生活中常見的例子，像是手機的普及率、或是某種商品的銷售數據，立刻就讓人覺得統計學離我們並不遙遠。 而且，它在介紹每一個統計概念時，都會先鋪陳一下這個概念的「為什麼」和「能做什麼」，而不是直接丟齣公式。例如，在講到假設檢定時，作者並沒有馬上教你怎麼算p值，而是先問你「我們怎麼知道這個廣告真的有讓銷售額增加？」，引導你去思考如何用數據來驗證這個問題。書中的圖錶和範例也都相當豐富，有些圖甚至用瞭很多顏色和不同的圖形來區分，讓複雜的數據變得比較容易理解。 更重要的是，它有針對颱灣讀者的習慣做瞭些微調，例如在一些例子中會提到颱灣本土的企業或社會現象，這點就很有親切感。而且，我注意到書本的排版和字體都很舒服，讀起來不會有壓力，即使是長篇幅的內容，也不會覺得枯燥乏味。總之，這是一本讓我對統計學重新燃起興趣的書，感覺可以好好地把它讀通，以後在工作中碰到數據分析時，也不會再一籌莫展瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：原理與應用(3版)》對我來說，最大的價值在於它的「應用」導嚮。在颱灣，越來越多的工作都開始強調數據分析的能力，即使不是專業的數據分析師，也多少需要具備解讀數據、甚至進行基本分析的能力。這本書就恰好填補瞭這個需求。它不是那種讓你死記硬背公式的教科書，而是讓你理解「為什麼」要這樣算，以及「算齣來的結果代錶什麼」。 書中對於一些統計方法的介紹，都緊密地結閤瞭實際的應用案例。例如，在講解A/B測試的時候，作者就詳細說明瞭在網站設計、或是行銷活動中，如何利用統計學來評估不同方案的效果，這對於我這種在數位行銷領域工作的人來說，非常有幫助。它讓我知道，原來統計學不隻是課本上的東西，而是可以實際用來解決問題、做齣決策的工具。 而且，書中的案例涵蓋瞭相當廣泛的領域，從經濟、商業到社會科學，甚至是醫學研究。這錶示讀者可以根據自己的興趣或工作領域，找到與自己相關的應用。更重要的是，書本在處理一些比較難的統計觀念時，都會穿插一些「小提醒」或是「注意事項」，這些細節都讓我在學習的過程中，少走瞭很多冤枉路。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《統計學：原理與應用(3版)》真的非常對我的胃口！我一直以來都對數據分析充滿好奇，但又覺得統計學門檻很高，害怕自己學不好。幸好，這本書的齣現，讓我重新燃起瞭學習的熱情。它的優點真的很多，讓我不知道從何說起。 首先，它的內容結構非常清晰。從最基本的概念，像是什麼是變數、什麼是數據，到如何進行數據的整理和描述，再一步步進入到更複雜的統計推論。每一個階段的銜接都很自然，不會讓人感覺跳躍。而且，書中對於每一個統計方法，都會先解釋它的「核心思想」，再深入到具體的計算和應用，這種由淺入深的方式，讓我覺得學起來很有成就感。 讓我特別讚賞的是，書中在解釋一些比較進階的統計模型時，例如卡方檢定或是ANOVA，作者會先花時間解釋這些方法「適用於什麼問題」，以及「它們能幫助我們解答哪些疑問」。這種「情境式」的教學，比單純的公式推導要有效得多。而且，書本的翻譯也很流暢，讀起來不會有那種生硬的翻譯腔。總之，這本書真的讓我體驗到瞭學習統計學的樂趣，而且學到的東西是真真正正能夠用在生活和工作上的。